کتاب راهکارهای MCMC برای مدل‌های با متغیرهای زیاد

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای MCMC برای مدل‌های با متغیرهای زیاد

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: مشکل در مدل‌های با ابعاد بالا (High-Dimensional Models)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو
  • 2. اصول پایه زنجیره‌های مارکوف
  • 3. فرایندهای تصادفی و مفهوم حالت
  • 4. قضیه حد مرکزی و کاربردهای آن
  • 5. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 6. تولید اعداد تصادفی و شبه تصادفی
  • 7. روش‌های نمونه‌برداری پایه
  • 8. پذیرش-رد (Acceptance-Rejection)
  • 9. نمونه‌برداری اهمیت (Importance Sampling)
  • 10. کاهش واریانس در شبیه‌سازی
  • 11. مقدمه‌ای بر مدل‌های احتمالاتی
  • 12. مدل‌های بیزی و استنباط بیزی
  • 13. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 14. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 15. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 16. مدل‌های رگرسیون خطی
  • 17. مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 18. مقدمه‌ای بر مدل‌های با متغیرهای زیاد
  • 19. چالش‌های مدل‌سازی با ابعاد بالا
  • 20. مفهوم "نفرین ابعاد" (Curse of Dimensionality)
  • 21. فشردگی ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 22. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 23. تحلیل مؤلفه‌های مستقل (ICA)
  • 24. نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 25. نیاز به الگوریتم‌های پیشرفته MCMC
  • 26. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC
  • 27. الگوریتم هابینگتون-ویتی (Metropolis-Hastings)
  • 28. مراحل الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 29. انتخاب تابع پیشنهاد (Proposal Distribution)
  • 30. بهینه‌سازی تابع پیشنهاد
  • 31. الگوریتم گیبز (Gibbs Sampling)
  • 32. مراحل الگوریتم گیبز
  • 33. شرط توقف در گیبز سمپلینگ
  • 34. کاربرد گیبز سمپلینگ در مدل‌های شرطی
  • 35. ترکیب Metropolis-Hastings و Gibbs
  • 36. الگوریتم‌های MCMC پیشرفته
  • 37. نمونه‌برداری با زنجیره متحرک (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 38. انتگرال‌گیری بر اساس فیزیک همیلتونی
  • 39. مفهوم انرژی پتانسیل و سینتیک
  • 40. نویز تصادفی در HMC
  • 41. بهینه‌سازی پارامترهای HMC
  • 42. الگوریتم نمونه‌برداری از گام‌های نیمه تصادفی (Langevin Monte Carlo)
  • 43. نویز در فرآیند لانژون
  • 44. کاربرد LMC در مدل‌های پیوسته
  • 45. الگوریتم‌های MCMC برای مدل‌های گرافیکی
  • 46. مدل‌های شبکه بیزی
  • 47. شبکه‌های مارکوف
  • 48. روش‌های MCMC برای شبکه‌های بیزی
  • 49. روش‌های MCMC برای شبکه‌های مارکوف
  • 50. تکنیک‌های ارزیابی همگرایی MCMC
  • 51. شاخص‌های همگرایی (Convergence Diagnostics)
  • 52. آزمون گلمن-رو宾 (Gelman-Rubin)
  • 53. آزمون هِینری (Heidelberger-Welch)
  • 54. بررسی همگرایی بصری (Trace Plots)
  • 55. پدیده "بدنه" (Burn-in) در MCMC
  • 56. نمونه‌برداری پس از همگرایی
  • 57. اندازه‌گیری عدم قطعیت در نتایج MCMC
  • 58. محاسبه فواصل اطمینان بیزی
  • 59. تخمین چگالی احتمال پسین
  • 60. ارزیابی کیفیت مدل با MCMC
  • 61. اعتبارسنجی مدل‌های بیزی
  • 62. مقایسه مدل‌ها با معیارهای بیزی
  • 63. کاربرد MCMC در مدل‌های با متغیرهای زیاد
  • 64. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته با ابعاد بالا
  • 65. مدل‌های سری زمانی با ابعاد بالا
  • 66. مدل‌های فضایی-زمانی
  • 67. مدل‌های یادگیری عمیق بیزی
  • 68. شبکه‌های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks)
  • 69. تخمین عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های شبکه‌های عصبی
  • 70. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 71. بخش‌بندی تصویر با مدل‌های بیزی
  • 72. بازسازی تصویر
  • 73. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 74. مدل‌های موضوعی بیزی (Latent Dirichlet Allocation)
  • 75. مدل‌های زبانی بیزی
  • 76. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 77. مدل‌سازی ژنتیکی
  • 78. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک
  • 79. کاربرد MCMC در علوم مالی
  • 80. مدل‌سازی ریسک
  • 81. پیش‌بینی بازده دارایی‌ها
  • 82. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 83. بهینه‌سازی پارامترها
  • 84. مدل‌سازی قابلیت اطمینان
  • 85. کتابخانه‌ها و نرم‌افزارهای MCMC
  • 86. Stan
  • 87. PyMC3
  • 88. JAGS
  • 89. Bugs
  • 90. نکات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 91. انتخاب الگوریتم مناسب
  • 92. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 93. مدیریت حافظه و زمان محاسبات
  • 94. تفسیر نتایج MCMC
  • 95. چالش‌های پیش رو در MCMC
  • 96. مدل‌های بسیار پیچیده
  • 97. داده‌های حجیم و پر سرعت
  • 98. همکاری با متخصصان حوزه
  • 99. ارتقاء الگوریتم‌های MCMC
  • 100. روش‌های موازی‌سازی MCMC

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.